驾乘体验是决定用户为智能驾驶付费的关键，部分高速领航产品正在接近"好用"

驾乘体验是决定用户为智能化产品付费的关键，部分高速领航产品正在接近"好用"。我们认为，评价一款高速领航驾乘的舒适度，需重点关注匝道、变道等高频使用场景下的功能表现，此外可视化、语音等人机共驾功能亦有助于增进使用体验。我们引用42号车库网站在2023年2月2日发布的"导航辅助驾驶横评"，其测试场景为杭州-上海全程377公里高速路段，覆盖车型包括蔚来ES7、小鹏G9、极狐阿尔法SHI、理想L9Max、飞凡R7和长城WEY摩卡，分别从匝道场景、变道场景、特殊场景及人机共驾策略四方面对高速领航功能及驾乘体验进行综合评价。根据42号车库的测试结果，蔚来在变道场景表现较优，无效变道次数最低，且驾驶员监测体验良好;小鹏对施工场景识别较精准，为6辆车型中唯一能识别并主动远离锥桶的车型，语音交互表现优异;极狐在匝道场景、人机共驾策略、语音交互上综合体验最佳，尤其在匝道场景上成功通过次数最多，且实现零接管;理想表现较为均衡，无突出弱项;飞凡虽保持极强变道积极性，但匝道场景表现较弱，降级与接管频繁;魏牌摩卡则在出现高精地图与实际不符情况时表现最佳，仍能沿正确车道自主行驶，但驾控体验一定程度上受算力制约。

小鹏、华为领衔下，各大车企和方案商向城区领航进发，部分于2023年开始上车。我们认为，城区领航作为乘用车的"L4演绎"，代表了乘用车自动驾驶的"技术制高点"，率先落地这一功能的车企/智驾供应商有望大幅强化消费者对汽车智能化的体验和认知，从而真正形成车企的技术护城河和品牌溢价。但鉴于城区领航技术难度远高于高速场景，想要实现较理想的驾乘体验，落地后或仍需3年左右的时间进行技术迭代和产品打磨，渗透率或有望在2025年达到1%左右的水平。

小鹏、华为领衔，城区领航年内开始落地。目前城区领航仍较为依赖高精地图，因此在初始落地时，可运行区域范围仍较小，普遍按城市进行开放。小鹏和华为的方案已于2022年9月开始落地，并在逐步拓宽开放区域。除此之外，理想、集度、长城等车企也计划在2023年推出各自的城区领航功能。

小鹏：以XPilot为研发基点，历经2.5-3.5数版本迭代，在完善基础辅助驾驶功能之余，逐步释放高速NGP及城区NGP功能，并向集大成的全场景智能驾驶系统XNGP(无需高精地图)过渡。2023年3月31日，小鹏正式向G9和P7iMax用户开放XNGP第一阶段能力，目前可在无图城市支持LCC-L(道路居中辅助增强版)和红绿灯通行，下半年计划进一步实现自动变道、超车、左右转等功能。落地进展上，小鹏城市NGP功能自2022年9月率先于广州进行试点，并宣布于2022年10月于广州全量推送，车主需完成学习和考试后方可解锁新手资格，需在指定区域行驶累计超100公里、使用时间不少于7天后方可彻底解锁该功能。2023年3月17日，小鹏宣布城市NGP功能向深圳地区开放，后又拓展至上海。据小鹏2022年1024科技日上披露的数据，小鹏P5在城市NGP推送后，城区辅助驾驶周渗透率达84%，城市NGP里程渗透率达63%，通行效率可达人类驾驶员的90%，平均百公里被动接管次数为0.6次。

北汽极狐&长安阿维塔(华为)：均选择HI(HuaweiInside)模式，依靠华为ADS高阶自动驾驶全栈解决方案打造城区NCA功能，分别命名为α-Pilot高阶智能驾驶辅助及AVATRANS智能领航系统。华为ADS是基于MDC智能驾驶计算平台及自研传感器提供的解决方案，支持NCA/ICA/ICA+三种自动驾驶模式，其中NCA模式包含预制完备的高精地图，类似小鹏城区NGP;ICA模式仅包含自适应巡航;ICA+则介于前两种模式之间，无高精地图，但具备自学习能力。落地进展上，极狐城区NCA已开通深圳、上海及广州三地，覆盖车型为极狐阿尔法S全新HI版。2022年9月23日，极狐阿尔法S全新HI版在深圳率先推送城区NCA智驾导航辅助功能，初步支持无保护路口通行、拥堵路段跟车启停、近距离加塞应对、隧道稳定通行、并分道识别选择等功能;2022年12月19日，极狐阿尔法S全新HI版向上海车主交付城区NCA功能，并通过第2次OTA新增ICA城区-智能巡航辅助、RPA遥控泊车等功能;2023年3月21日，极狐阿尔法S全新HI版在广州开通城区NCA，该地区车主可预约到店升级以开启功能。极狐在2023年4月20日的华为全球分析师大会数字化沙龙上表示，自交付起，阿尔法S全新HI版的NCA已安全行驶超30万公里，在深圳及上海使用高阶智驾里程占比达40%，使用依赖正在逐步形成。阿维塔11也已在上海、深圳、广州和重庆开启城区NCA试驾体验。

技术角度，城区领航被视为L4级自动驾驶功能在乘用车上的极致演绎，实现难度和壁垒远高于高速领航，因此想要实现较理想的驾乘体验，落地后或仍需3年左右的时间进行技术迭代和产品打磨。尽管在系统训练层面，自动驾驶95%的底层架构和基础问题已经解决，但最后5%的长尾问题，也就是cornercases(极端案例)的存在，是制约无人驾驶实现的最大瓶颈之一。具体长尾问题包括多样的驾驶环境、罕见的极端情况和无法预测的人类行为，极为琐碎，收集难度极高，它可能是一次因为道路颠簸造成的汽车零部件松动，也可能是一只撞击在传感器上的小鸟。与场景较为规则、工况较为单一的高速领航相比，城区领航路口多、变道多、拥堵多，cornercases的数量和复杂程度大幅提升，不仅涉及异型车、行人、路障等多类别主体，且存在加塞、"鬼探头"、前车急停等非规律行车现象，给智能驾驶的实现带来巨大挑战。据小鹏在2022年1024科技日上的介绍，城市NGP的代码量是高速NGP的6倍，感知模型的数据是高速NGP的4倍，预测/规划/控制相关的代码是高速NGP的88倍。此外，在2023年4月的上海车展发布会上，小鹏也表示，计划在2023年内实现高速场景每千公里接管次数小于1次，2025年实现城市场景每百公里接管次数小于1次，可见城区领航的困难程度。

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